package com.base.dp;

/**
 * 给你一个二进制字符串数组 strs 和两个整数 m 和 n 。
 * <p>
 * 请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中 最多 有 m 个 0 和 n 个 1 。
 * <p>
 * 如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的 子集 。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：strs = ["10", "0001", "111001", "1", "0"], m = 5, n = 3
 * 输出：4
 * 解释：最多有 5 个 0 和 3 个 1 的最大子集是 {"10","0001","1","0"} ，因此答案是 4 。
 * 其他满足题意但较小的子集包括 {"0001","1"} 和 {"10","1","0"} 。{"111001"} 不满足题意，因为它含 4 个 1 ，大于 n 的值 3 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：strs = ["10", "0", "1"], m = 1, n = 1
 * 输出：2
 * 解释：最大的子集是 {"0", "1"} ，所以答案是 2 。
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= strs.length <= 600
 * 1 <= strs[i].length <= 100
 * strs[i] 仅由 '0' 和 '1' 组成
 * 1 <= m, n <= 100
 */
public class FindMaxForm {
    public static void main(String[] args) {
        FindMaxForm findMaxForm = new FindMaxForm();
        System.out.println(findMaxForm.findMaxForm(new String[]{"10", "0001", "111001", "1", "0"},5,3 ));
    }

    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        // dp[i][j][k] 表示在前 i 个字符串中，使用最多 j 个 '0' 和 k 个 '1' 时，能够得到的最大子集长度
        int[][][] dp = new int[strs.length + 1][m + 1][n + 1];

        // 遍历每个字符串
        for (int i = 1; i <= strs.length; i++) {
            // 计算当前字符串中 '0' 和 '1' 的数量
            int zeros = 0, ones = 0;
            for (char c : strs[i - 1].toCharArray()) {
                if (c == '0') {
                    zeros++;
                } else {
                    ones++;
                }
            }

            // 更新 dp 数组
            for (int j = 0; j <= m; j++) {
                for (int k = 0; k <= n; k++) {
                    // 如果当前字符串的 '0' 和 '1' 的数量小于等于 j 和 k
                    if (j >= zeros && k >= ones) {
                        // 选择包含当前字符串和不包含当前字符串的最大值
                        dp[i][j][k] = Math.max(dp[i - 1][j][k], dp[i - 1][j - zeros][k - ones] + 1);
                    } else {
                        // 不包含当前字符串
                        dp[i][j][k] = dp[i - 1][j][k];
                    }
                }
            }
        }
        // 返回最大子集长度
        return dp[strs.length][m][n];
    }
}
